Microsoft опублікувала інструмент машинного навчання з відкритим кодом, який покращує прогнози середньострокової погоди

Легка альтернатива новим AI-моделям прогнозу погоди

Дослідники Microsoft розробили інструмент машинного навчання з відкритим кодом, мета якого — покращити прогнози погоди на період від двох до шести тижнів. Робота була опублікована в журналі Nature, а інструмент уже доступний як програмне забезпечення з відкритим кодом. У той час як Google, Nvidia та інші компанії розробляють окремі AI-моделі прогнозу погоди, підхід Microsoft використовує машинне навчання для виправлення системних упереджень у наявних фізичних моделях. За словами дослідників, цей метод більш доступний для метеорологічних служб з обмеженими ресурсами.

Ймовірнісна корекція упереджень

Інструмент під назвою Probabilistic Bias Correction (PBC) виявляє та виправляє системні упередження в моделі. Один із прикладів, наведений старшим головним дослідником Microsoft Research New England Лестером Маккі (Lester Mackey), стосується корекції зміни клімату: викиди парникових газів від спалювання викопного палива нагрівають планету, однак модель, навчена на історичних даних, може бути упередженою у бік нижчих температур, ніж ті, що світ зараз реально відчуває. Дослідники повідомляють, що PBC покращив точність провідної фізичної моделі Європейського центру середньострокових прогнозів погоди (ECMWF) для 98 відсотків цільових опадів та 92 відсотків цільових температур, а в аналізі дослідження точність нової системи AI-прогнозування ECMWF подвоїлася.

Створено для роботи на звичайних процесорах

Традиційне фізичне прогнозування працює на суперкомп'ютерах, а генеративний AI залежить від потужних GPU. За словами Маккі, PBC може працювати лише на CPU, що, за його надією, зробить передове прогнозування доступним і для тих служб економічно розвинених країн, які не мають великого бюджету на комп'ютерні ресурси. ECMWF, який уже визнав це дослідження на своєму конкурсі AI Weather Quest, назвав роботу гарним прикладом того, як нові ідеї розвиваються на благо суспільства, і водночас зазначив, що перетворення ідей на операційну реальність залишається найскладнішим кроком. Авторка роботи Женев'єва Фласполер (Genevieve Flaspohler), яка зараз є виконавчою директоркою некомерційної організації Rhiza Research, тестує PBC разом із адміністрацією Метеорологічної служби Кенії за фінансування Gates Foundation. Це відбувається під час рекордно сильного El Niño перед очікуваним сезоном більш екстремальних опадів.

Джерела: The Verge